数学建模算法与程序的PDF应用教材免费下载

　　今天，人类社会正处在由工业化社会向信息化社会过渡的变革。以数字化为特征的信息社会有两个显著特点：计算机技术的迅速发展与广泛应用；数学的应用向一切领域渗透。随着计算机技术的飞速发展，科学计算的作用越来越引起人们的广泛重视，它已经与科学理论和科学实验并列成为人们探索和研究自然界、人类社会的三大基本方法。为了适应这种社会的变革，培养和造就出一批又一批适应高度信息化社会具有创新能力的高素质的工程技术和管理人才，在各高校开设“数学建模”课程，培养学生的科学计算能力和创新能力，就成为这种新形势下的历史必然。 数学建模是对现实世界的特定对象，为了特定的目的，根据特有的内在规律，对其进行必要的抽象、归纳、假设和简化，运用适当的数学工具建立的一个数学结构。数学建模就是运用数学的思想方法、数学的语言去近似地刻画一个实际研究对象，构建一座沟通现实世界与数学世界的桥梁，并以计算机为工具应用现代计算技术达到解决各种实际问题的目的。建立一个数学模型的全过程称为数学建模。因此“数学建模”（或数学实验）课程教学对于开发学生的创新意识，提升人的数学素养，培养学生创造性地应用数学工具解决实际问题的能力，有着独特的功能。数学建模过程就是一个创造性的工作过程。人的创新能力首先是创造性思维和具备创新的思想方法。数学本身是一门理性思维科学，数学教学正是通过各个教学环节对学生进行严格的科学思维方法的训练，从而引发人的灵感思维，达到培养学生的创造性思维的能力。同时数学又是一门实用科学，它具有能直接用于生产和实践，解决工程实际中提出的问题，推动生产力的发展和科学技术的进步。学生参加数学建模活动，首先就要了解问题的实际背景，深入到具体学科领域的前沿，这就需要学生具有能迅速查阅大量科学资料，准确获得自己所需信息的能力；同时，不但要求学生必需了解现代数学各门学科知识和各种数学方法，把所掌握的数学工具创造性地应用于具体的实际问题，构建其数学结构，还要求学生熟悉各种数学软件，熟练地把现代计算机技术应用于解决当前实际问题综合能力，最后还要具有把自己的实践过程和结果叙述成文字的写作能力。通过数学建模全过程的各个环节，学生们进行着创造性的思维活动，模拟了现代科学研究过程。通过“数学建模”课程的教学和数学建模活动极大地开发了学生的创造性思维的能力，培养学生在面对错综复杂的实际问题时，具有敏锐的观察力和洞察力，以及丰富的想象力。因此，“数学建模”课程在培养学生的创新能力方面有着其它课程不可替代的作用。几年的“数学建模”教学实践告诉我们，进行数学建模教学，为学生提供一本内容丰富，既理论完整又实用的“数学建模”教材，使学生少走弯路尤为重要。这也是我们编写这本教材的初衷。本教材可以说既是我们多年教学经验的总结，也是我们心血的结晶。本教材的特点是尽量为学生提供常用的数学方法，并将相应的 Matlab 和 Lingo 程序提供给学生，使学生在进行书中提供的案例的学习中，在自己动手构建数学模型的同时上机进行数学实验，从而为学生提供数学建模全过程的训练，以便能够达到举一反三，取得事半功倍的教学效果。全书共三十二章，各章有一定的独立性，这样便于教师和学生按需要进行选择。

　　目录编辑第1章 线性规划1.1 线性规划问题1.2 投资的收益和风险习题1第2章 整数规划2.1 概论2.2 0-1型整数规划2.3 蒙特卡洛法（随机取样法）2.4 指派问题的计算机求解习题2第3章 非线性规划3.1 非线性规划模型3.2 无约束问题的Matlab解法3.3 约束极值问题3.4 飞行管理问题习题3第4章 图与网络模型及方法4.1 图的基本概念与数据结构4.2 最短路问题4.3 最小生成树问题4.4 网络最大流问题4.5 最小费用最大流问题4.6 Matlab的图论工具箱4.7 旅行商（TSP）问题4.8 计划评审方法和关键路线法4.9 钢管订购和运输习题4第5章 插值与拟合5.1 插值方法5.2 曲线拟合的线性最小二乘法5.3 最小二乘优化5.4 曲线拟合与函数逼近5.5 黄河小浪底调水调沙问题习题5第6章 微分方程建模6.1 发射卫星为什么用三级火箭6.2 人口模型6.3 Matlab求微分方程的符号解6.4 放射性废料的处理6.5 初值问题的Matlab数值解6.6 边值问题的Matlab数值解习题6第7章 目标规划7.1 目标规划的数学模型7.2 求解目标规划的序贯算法7.3 多目标规划的Matlab解法7.4 目标规划模型的实例7.5 数据包络分析习题7第8章 时间序列8.1 确定性时间序列分析方法8.2 平稳时间序列模型8.3 时间序列的Matlab相关工具箱及命令8.4 Arima序列与季节性序列习题8第9章 支持向量机9.1 支持向量分类机的基本原理9.2 支持向量机的Matlab命令及应用例子9.3 乳腺癌的诊断习题9第10章 多元分析10.1 聚类分析10.2 主成分分析10.3 因子分析10.4 判别分析10.5 典型相关分析10.6 对应分析10.7 多维标度法习题10第11章 偏最小二乘回归分析11.1 偏最小二乘回归分析概述11.2 Matlab偏最小二乘回归命令Plsregress11.3 案例分析习题11第12章 现代优化算法12.1 模拟退火算法12.2 遗传算法12.3 改进的遗传算法12.4 Matlab遗传算法工具习题12第13章 数字图像处理13.1 数字图像概述13.2 亮度变换与空间滤波13.3 频域变换13.4 数字图像的水印防伪13.5 图像的加密和隐藏习题13第14章 综合评价与决策方法14.1 理想解法14.2 模糊综合评判法14.3 数据包络分析法14.4 灰色关联分析法14.5 主成分分析法14.6 秩和比综合评价法14.7 案例分析习题14第15章 预测方法15.1 微分方程模型15.2 灰色预测模型15.3 回归分析预测方法15.4 差分方程15.5 马尔可夫预测15.6 时间序列15.7 插值与拟合15.8 神经元网络习题15附录A Matlab软件入门A.1 Matlab“帮助”的使用A.2 数据的输入A.3 绘图命令A.4 Matlab在高等数学中的应用A.5 Matlab在线性代数中的应用A.6 数据处理附录B Lingo软件的使用B.1 Lingo软件的基本语法B.2 Lingo函数B.3 线性规划模型举例参考文献